Soy cofundador de Unnati Data Labs, una firma de consultoría en ciencia de datos con sede en Bangalore, India. Ayudamos a las empresas a construir plataformas de ciencia de datos trabajando en estrecha colaboración con los equipos empresariales y de productos.
Nos especializamos en:
- Ingeniería de datos y canalizaciones de datos
- Aprendizaje automático y modelos predictivos
- Visualización de datos y paneles
- Entrenamiento en Ciencia Corporativa y de Datos Abiertos.
Creemos en el uso de tecnologías de código abierto para resolver problemas de Big Data. Nuestra pila tecnológica preferida para:
- ¿Cuál es la mejor arquitectura de chispa (big data) crees que para este caso de uso?
- ¿Qué tipo de preguntas de prueba A / B debo esperar en una entrevista con un científico de datos y cómo debo prepararme para esas preguntas?
- Cómo agrupar la bandera de un conjunto de datos
- ¿Cuándo no debería usar un término constante en regresión lineal? ¿Alguien puede explicarlo con un ejemplo?
- ¿Habilidades para el autoaprendizaje de la ciencia / análisis de datos o las estadísticas de EM?
- Ingeniería de datos y tuberías de datos: Spark, Airflow, Luigi, Kafka
- Aprendizaje automático y modelos predictivos: Spark, scikit-learn
- Bases de datos – PostgreSQL, Cassandra, MongoDB
- Visualización de datos y panel de control: D3, matplotlib, ggplot
- Otros: Redis, ELK, Scala, Python, R
